UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ CENTRO DE TECNOLOGIA
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO MECÂNICA
MARIA LUISA PIMENTEL DE OLIVEIRA
APLICAÇÃO DO MÉTODO DMAIC PARA REDUÇÃO DE ERROS DE SEPARAÇÃO DE PEDIDOS EM UM CENTRO DE DISTRIBUIÇÃO NO CEARÁ
FORTALEZA 2018
MARIA LUISA PIMENTEL DE OLIVEIRA
APLICAÇÃO DO MÉTODO DMAIC PARA REDUÇÃO DE ERROS DE SEPARAÇÃO DE PEDIDOS EM UM CENTRO DE DISTRIBUIÇÃO NO CEARÁ
Monografia apresentada ao Curso de Engenharia de Produção Mecânica do Departamento de Engenharia de Produção da Universidade Federal do Ceará, como requisito parcial para obtenção do título de Engenheira de Produção Mecânica.
Orientador: Prof. Dr. Sérgio José Barbosa Elias
FORTALEZA 2018
Biblioteca Universitária
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O48a Oliveira, Maria Luisa Pimentel de.
Aplicação do método DMAIC para redução de erros de separação de pedidos em um centro de distribuição no Ceará / Maria Luisa Pimentel de Oliveira. – 2018.
104 f. : il. color.
Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) – Universidade Federal do Ceará, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Produção Mecânica, Fortaleza, 2018.
Orientação: Prof. Dr. Sérgio José Barbosa Elias.
1. DMAIC. 2. Separação de pedidos. 3. Centro de distribuição. 4. Indicador de qualidade aleatória. I. Título. CDD 658.5
MARIA LUISA PIMENTEL DE OLIVEIRA
APLICAÇÃO DO MÉTODO DMAIC PARA REDUÇÃO DE ERROS DE SEPARAÇÃO DE PEDIDOS EM UM CENTRO DE DISTRIBUIÇÃO NO CEARÁ
Monografia apresentada ao Curso de Engenharia de Produção Mecânica do Departamento de Engenharia de Produção da Universidade Federal do Ceará, como requisito parcial para obtenção do título de Engenheira de Produção Mecânica.
Aprovada em: _____/_____/_____.
BANCA EXAMINADORA
_____________________________________________ Prof. Dr. Sérgio José Barbosa Elias (Orientador)
Universidade Federal do Ceará (UFC)
_____________________________________________ Prof. Dr. Heráclito Lopes Jaguaribe Pontes
Universidade Federal do Ceará (UFC)
_____________________________________________ Prof. Dr. Joao Welliandre Carneiro Alexandre
Dedico este trabalho aos meus pais, Joaquim e Ana
Izabel e ao meu irmão Artur, exemplos de
determinação e apoiadores das minhas conquistas. E aos meus amigos queridos que me ajudaram a tornar esse sonho em realidade.
AGRADECIMENTOS
Aos meus pais, Joaquim Pimentel de Oliveira e Ana Izabel Pimentel de Oliveira, que são exemplos diários de trabalho, determinação e esforço na busca de nossas conquistas e que se dedicaram arduamente em proporcionar as melhores oportunidades a nossa família.
Ao meu irmão Artur Pimentel, exemplo de estudante, profissional e ser humano, por me ajudar a concluir todas as etapas da minha vida, por sempre me incentivar a dar o próximo passo e pelo amor incondicional.
Aos meus amigos de graduação Aline Almeida, Irene Costa e Júnior Carneiro por compartilhar dessa jornada ao meu lado, pela troca de conhecimento, pela ajuda incansável e pelo o ombro amigo em nunca deixar que um de nós desistisse ou estivesse só durante toda a graduação, mas também por dividir momentos únicos de alegria e felicidade nesses cinco anos juntos.
A todas as minhas amigas, principalmente as melhores, Lydia Freitas e Karin Virgínia, por me acompanharem em todas as etapas de minha vida, confiando no meu potencial e desejando nada menos do que meu sucesso e minha felicidade.
Ao Prof. Sérgio Elias pela disponibilidade e interesse em me ter como sua orientanda e por todo o conhecimento repassado ao longo da graduação.
À empresa e ao Rômulo Guimarães por permitirem que este trabalho pudesse ser realizado e por demonstrarem apoio ao meu amadurecimento e sucesso profissional.
Finalmente, meu agradecimento a Deus por me permitir construir essa trajetória, iluminar minha caminhada e por me ensinar a crescer e a prosperar mesmo com todos os obstáculos encontrados.
RESUMO
A otimização de processos e a redução de falhas contribuem para o desempenho de empresas que buscam excelência operacional, principalmente para obtenção de vantagem competitiva em um setor aquecido como o de cosméticos, beleza e higiene. Nesse sentido, o estudo de um processo logístico de separação de pedidos influencia fortemente o nível de serviço oferecido por uma organização com sua capacidade de satisfazer as expectativas do cliente. Este trabalho apresenta o uso do método DMAIC (Definir, Medir, Analisar, Implementar, Controlar) para redução de erros do processo de separação de pedidos, mensurado por um indicador-chave de qualidade aleatória de um centro de distribuição do ramo de cosméticos, perfumaria e moda casa. O trabalho foi construído como uma pesquisa ação que consistiu em transformar o desempenho operacional constatado através de um método sistêmico, composto de cinco fases, que possui a finalidade de entender as falhas do processo, investigar suas causas principais e propor melhorias com o auxílio de um conjunto de ferramentas estatísticas e de qualidade. Finalmente, são expostos os resultados obtidos com a aplicação do método proposto, que se apresentaram de maneira positiva para o centro de distribuição, e o atingimento dos objetivos especificados, evidenciando o método DMAIC como um instrumento transformador que não só reduziu em 29% os erros de separação e proporcionou o alcance do indicador-chave de qualidade aleatória, como também contribuiu para alinhar a empresa aos seus objetivos estratégicos.
Palavras chave: DMAIC. Separação de pedidos. Centro de distribuição. Indicador de
ABSTRACT
Process Optimization and Failure Reduction contribute to the performance of companies seeking operational excellence, mainly to obtain competitive advantage in tight markets such as cosmetics, beauty and hygiene. In this sense, the study of a logistical process for picking strongly influences the level of service offered by an organization with its ability to fulfill customer expectations. This paper proposes to use the DMAIC (Define, Measure, Analyze, Implement and Control) method to reduce errors in the picking process, as measured by a key performance indicator from a distribution center in the cosmetics, perfumery and home goods. The work is an action research that consisted in transforming the operational performance verified through a method composed of five phases, whose purpose is to understand the common failures of the process, to investigate its main causes and to propose improvements with the aid of a quality statistical toolset. Lastly, the results obtained with the application of the proposed method show the distribution center operation improved, indicating that the DMAIC method is a transforming instrument that not only reduced picking errors by 29% and met the proposed quality KPI, but also contributes to align the company management with its strategic objectives.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1 - Etapa Definir ... 25
Figura 2 - Exemplo de Project Charter ... 26
Figura 3 - Etapa Medir... 28
Figura 4 - Etapa Analisar ... 30
Figura 5 - Etapa Melhorar ... 32
Figura 6 - Etapa Controlar ... 33
Figura 7 – Exemplo de SIPOC ... 35
Figura 8 – Exemplo de gráfico de Pareto ... 36
Figura 9 – Exemplo de diagrama de Ishikawa ... 39
Figura 10 - Matriz esforço x impacto ... 41
Figura 11 - Gráfico de controle ... 43
Figura 12 - Métricas tradicionais ... 44
Figura 13 - Métricas do Seis Sigma... 45
Figura 14 - Índice de capacidade do Seis Sigma ... 45
Figura 15 - Cadeia de suprimentos integrada ... 47
Figura 16 - Atividades de manuseio e estocagem em um CD ... 50
Figura 17 - Layout básico de uma área de picking ... 51
Figura 18 - Fluxo operacional do centro de distribuição ... 57
Figura 19 - Organograma do centro de distribuição ... 57
Figura 20 - Histórico do indicador de qualidade aleatória ... 59
Figura 21 - Etapas do método adaptado ... 60
Figura 22 - Project Charter ... 63
Figura 23 - Equipe de trabalho ... 64
Figura 24 - SIPOC do processo de separação de pedidos ... 67
Figura 25 - Cálculo do tamanho da amostra ... 68
Figura 26 - Padronização do tamanho da amostra ... 68
Figura 27 - Gráfico de Pareto dos erros de separação de pedidos ... 72
Figura 28 - Capabilidade anterior as ações de melhoria ... 73
Figura 29 - Flow rack da linha de separação ... 75
Figura 30 – Etiquetas do set-table da separação... 75
Figura 31 - Produtos fora dos bins de origem ... 76
Figura 32 - Diagrama de Ishikawa ... 77
Figura 33 - Matriz de priorização ... 79
Figura 34 - Matriz de esforço x impacto ... 80
Figura 35 - Causas prioritárias do projeto ... 83
Figura 36 - Técnica dos cinco porquês ... 84
Figura 37 - Plano de ações do projeto ... 86
Figura 38 - Codificação dos bins ... 87
Figura 39 - Nova codificação dos bins ... 88
Figura 40 - Resultado da ação de reconfiguração de bins ... 89
Figura 41 - Estado anterior das etiquetas do set-table ... 90
Figura 42 - Estado posterior do set-table... 90
Figura 44 - Gráfico de controle do processo ... 92
Figura 45 - Formulário de feedback ... 93
Figura 46 - Quadro para controle de erros da separação ... 94
Figura 47 - Evolução do indicador de qualidade aleatória ... 95
Figura 48 - Redução de erros de separação de pedidos medido pelo indicador de qualidade aleatória ... 96
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 - Qualidade e defeitos sigma ... 21
Quadro 2 - Equipe do projeto Seis Sigma ... 23
Quadro 3 - Simbologia do fluxograma ... 37
Quadro 4 - Etapas para realização do brainstorming ... 38
Quadro 5 - Exemplo de matriz de priorização ... 40
Quadro 6 – Exemplo de técnica dos 5 porquês ... 42
Quadro 7 - Exemplo de 5W2H ... 43
Quadro 8 - Índices de curto e longo prazo do Seis Sigma ... 46
Quadro 9 - Apontamento de caixas conferidas ... 69
Quadro 10 - Acompanhamento de erros de separação de pedidos ... 70
Quadro 11 - Causas potenciais do quadrante de baixo esforço - alto impacto ... 81
Quadro 12 - Causas potenciais do quadrante de alto esforço - alto impacto ... 82
SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO ... 13 1.1 Contextualização do problema ... 13 1.2 Objetivos... 14 1.2.1 Objetivo Geral ... 14 1.2.2 Objetivos específicos ... 14 1.3 Justificativa do estudo ... 15 1.4 Metodologia científica ... 16 1.5 Estrutura do trabalho ... 16 2 REVISÃO TEÓRICA ... 18
2.1 Controle da Qualidade Total ... 18
2.2 Gestão da qualidade do processo ... 19
2.2.1 Controle estatístico do processo ... 19
2.3 Seis Sigma ... 20 2.3.1 Método DMAIC ... 23 2.3.1.1 Etapa de definição ... 24 2.3.1.2 Etapa de medição ... 26 2.3.1.3 Etapa de análise ... 29 2.3.1.4 Etapa de melhora ... 31 2.3.1.5 Etapa de controle ... 32 2.4 Ferramentas da qualidade ... 34 2.4.1 Ferramenta SIPOC ... 34 2.4.2 Diagrama de Pareto ... 35 2.4.3 Fluxograma ... 36 2.4.4 Brainstorming ... 37 2.4.5 Diagrama de Ishikawa ... 38 2.4.6 Matriz de priorização ... 39
2.4.7 Matriz de esforço x impacto ... 40
2.4.8 5 Porquês ... 41
2.4.9 Ferramenta 5W2H... 42
2.4.11 Índice de capacidade ... 44
2.5 Logística ... 46
2.6 Centro de distribuição... 48
2.7 Separação de pedidos ... 49
2.8 Desempenho logístico ... 52
2.8.1 Indicadores de desempenho logístico ... 53
3 ESTUDO – AÇÃO ... 55
3.1 Histórico da companhia ... 55
3.2 Caracterização do centro de distribuição ... 56
3.3 Problematização do estudo ... 58
3.4 Método proposto ... 60
3.4.1 Primeira fase – Definir ... 60
3.4.2 Segunda fase – Medir ... 61
3.4.3 Terceira fase – Analisar ... 61
3.4.4 Quarta fase – Implementar melhorias ... 61
3.4.5 Quinta fase – Controlar... 62
3.5 Desenvolvimento das fases ... 62
3.5.1 Fase I: Definir ... 62
3.5.1.1 Seleção do projeto ... 62
3.5.1.2 Seleção da equipe ... 64
3.5.2 Fase II: Medir... 65
3.5.2.1 Caracterização das entradas e saídas do processo de ataque ... 65
3.5.2.2 Validação do sistema de medição ... 67
3.5.2.3 Estratificação do problema ... 70
3.5.2.4 Medição do desempenho do processo ... 72
3.5.3 Fase III: Analisar ... 73
3.5.3.1 Desenho do processo de ataque ... 73
3.5.3.2 Descoberta das causas potenciais ... 77
3.5.3.3 Priorização das causas potenciais ... 78
3.5.3.4 Refinamento das causas prioritárias em causas raízes... 83
3.5.4 Fase IV: Implementar ... 85
3.5.4.1 Desenvolvimento das ações de melhoria ... 85
3.5.5.1 Medição do desempenho do processo após ações implementadas ... 91
3.5.5.2 Documentação e padronização das ações realizadas ... 92
3.6 Resultados ... 94
4 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES PARA TRABALHOS FUTUROS .. 97
4.1 Conclusões ... 97
4.2 Recomendações para trabalhos futuros ... 98
4.3 Considerações finais ... 98
REFERÊNCIAS... 99
APÊNDICE A – FLUXOGRAMA DO PROCESSO DE SEPARAÇÃO DE PEDIDOS ... 103
1 INTRODUÇÃO
A introdução abordará sobre a contextualização do problema, os objetivos, a justificativa do estudo, a metodologia científica utilizada e a estrutura do trabalho.
1.1 Contextualização do problema
O perfil do consumidor vem se mostrando cada vez mais exigente ao longo dos anos, principalmente em uma era de mercado globalizado e acesso rápido a informação. De acordo com o Caderno de tendências de 2019 – 2020 da Associação Brasileira da Indústria de Higiene Pessoal, Perfumaria e Cosméticos (ABIHPEC) a experiência do consumidor é um dos fatores determinantes para a escolha de uma marca, influenciando a percepção favorável por parte do cliente até mais do que o valor monetário dos produtos.
Segundo a ABIHPEC (2018), o Brasil é hoje o quarto maior consumidor no ranking mundial de produtos da categoria de higiene pessoal, perfumaria e cosméticos, além de representar 49,1% desse mercado na América Latina. Apesar da crise econômica, a indústria de higiene pessoal, perfumaria e cosméticos sobrevive em um cenário que por dez anos movimenta a economia e possui um crescimento maior do que o do PIB brasileiro.
O contexto econômico para empresas que querem se consolidar e gerar valor para seus clientes, principalmente no Brasil, exige excelência operacional para que essas possam se manter competitivas no mercado, sejam no uso de recursos, pessoas ou informações. Tudo isso, justificado pelo poder de compra do consumidor e também pela ampla concorrência do mercado, que faz o cliente enxergar valor e custo de oportunidade diferentes entre empresas do mesmo ramo de atuação.
Para as organizações isso significa muitas vezes investir em inovação ou melhorar continuamente os processos que ela já executa, para reduzir custos e perdas, e é nesse cenário que muitos gestores buscam atuar de maneira concisa sobre suas atividades e processos na redução de falhas que possam ser percebidas pelos clientes. Dessa maneira, é esperado pelo cliente que o nível de serviço oferecido pelas organizações seja no mínimo básico no atendimento de suas expectativas, pois uma pequena falha pode custar a sua fidelização.
Nesse sentido, muitas organizações contam com o apoio de uma Gestão de Qualidade que promova o negócio com intuito de reduzir falhas, perdas e desperdícios, dando suporte a melhoria contínua dos processos da empresa e consequentemente, garantindo a satisfação dos
seus clientes. A Gestão de Qualidade oferece várias ferramentas e outras metodologias que atuam objetivamente na busca por excelência operacional e redução de perdas, tal como a metodologia Seis Sigma.
De acordo com Rotondaro (2014), o Seis Sigma promove a qualidade por meio de uma metodologia organizada que mede a capacidade do processo em trabalhar livre de falhas, resultando em impactos financeiros positivos, satisfação dos clientes e participação no mercado. Essa metodologia melhora a eficiência de processos e as tomadas de decisão, pois permite que os esforços e os impactos das ações na resolução de um problema sejam mensurados por meio de controle estatístico, e por sua vez tragam mais resultados.
O uso do método DMAIC (Definir, Medir, Analisar, Implementar, Controlar) tem ganhado força na implementação do Seis Sigma, uma abordagem que visa a otimização de processos e a melhoria do desempenho do produto ou serviço entregue ao cliente. Desse modo, a questão central do trabalho é relacionar o uso do método DMAIC ao resultado de uma empresa do ramo de cosméticos, perfumaria e moda casa na redução de erros do processo de separação de pedidos.
1.2 Objetivos
Este tópico apresentará os objetivos gerais e específicos.
1.2.1 Objetivo Geral
Aplicar o método DMAIC para redução de erros do processo de separação de pedidos de um centro de distribuição do ramo de cosméticos, perfumaria e moda casa.
1.2.2 Objetivos específicos
1. Definir o processo de separação de pedidos do centro de distribuição e entender qual a sua relevância como foco de atuação do trabalho.
2. Relacionar o uso do método DMAIC à redução de erros de separação de pedidos da empresa de estudo, a partir da aplicação de ferramentas estatísticas e de qualidade. 3. Identificar oportunidades de melhoria no processo de separação de pedidos da
4. Apresentar resultados na evolução do indicador de qualidade aleatória a partir da aplicação do método DMAIC.
1.3 Justificativa do estudo
O esforço na abordagem do método DMAIC ao longo do presente trabalho é enfatizado pelas considerações de Pyzdek (2003), que afirma que o Seis Sigma é um conceito amplamente disseminado e proporciona ganhos efetivos aos negócios de uma organização, reforçando o atingimento de seus objetivos estratégicos. Dessa forma, relacionar o método DMAIC a uma unidade de distribuição apoia o sucesso da organização e favorece a empresa a uma posição de vantagem competitiva comparada a seus concorrentes.
Para a empresa onde o estudo foi desenvolvido, o interesse no método DMAIC partiu do pressuposto de que a companhia utiliza essa abordagem para melhoria contínua dos seus processos e treina seus funcionários para sua aplicação, isso se reflete tanto nos resultados financeiros como estratégicos da companhia. A empresa em questão é um centro de distribuição que constitui uma unidade de negócio de uma companhia do setor de cosméticos, perfumaria e moda casa e se localiza no Ceará há cerca de 20 anos, sendo parte integrante de uma empresa multinacional de renome do mercado.
A partir da observação do cenário da companhia diante do mercado e de seus clientes, encontrou-se uma oportunidade de aplicação do método DMAIC em um processo de separação de pedidos, que é mensurado pelo indicador de qualidade aleatória do centro de distribuição. Esse indicador traduz a capacidade do processo em produzir pedidos conformes, sem erros de separação, e mostrou um histórico de regressão ao longo dos últimos anos, colocando em risco o nível de serviço oferecido pela companhia.
Para a comunidade acadêmica, o desenvolvimento do presente estudo buscou entender a realidade de uma organização, transformar seus resultados e apresentar as melhorias obtidas por meio de uma proposta de aplicação do método DMAIC, que pode ser estendida a outros contextos de negócio. Dados esses interesses, esse trabalho busca responder a seguinte pergunta: “Como o método DMAIC pode contribuir para a melhora do desempenho logístico de um centro de distribuição?”.
1.4 Metodologia científica
De acordo com Andrade (2010), o trabalho científico é classificado pela sua natureza, seus objetivos, seus procedimentos e seu objeto.
Em relação à natureza da pesquisa, o presente trabalho é definido como pesquisa aplicada, segundo Gil (2010), esse tipo de pesquisa tem por finalidade prover soluções para questões específicas encontradas no âmbito social da qual os pesquisadores participam.
Gil (2010) também afirma que a pesquisa pode ser classificada quantos aos seus objetivos, haja vista que cada pesquisa possui sua peculiaridade. Quanto aos objetivos da pesquisa, o presente trabalho pode ser classificado como uma pesquisa descritiva, conforme Gil (2010), esse tipo de pesquisa aborda características específicas de uma população, objetivando a associação de suas variáveis, e por isso muitas vezes é utilizado em contextos profissionais.
O presente trabalho, quanto ao seu objeto, é classificado como pesquisa de campo, para Andrade (2010), a pesquisa de campo coleta dados direta ou indiretamente do ambiente onde acontecem os fenômenos, possibilitando o colhimento de respostas para um determinado problema. Além disso, o presente trabalho também deve incluir pesquisa bibliográfica que de acordo com Gil (2010), possui a finalidade de acrescentar bases teóricas acerca do tema, advindas de outras fontes, para o estudo.
Quanto aos procedimentos, o estudo se utiliza de fontes primárias, a partir da coleta de dados no campo como observação direta e formulários, e fontes secundárias, a partir da fundamentação teórica proveniente de livros, revistas e outras monografias.
Em relação ao tipo de abordagem, o trabalho emprega a abordagem qualitativa. De acordo com Silva e Menezes (2005), a pesquisa qualitativa analisa o universo a partir do julgamento subjetivo dos fatos que não se caracterizam em dados numéricos.
De maneira geral, o estudo pode ser definido como uma pesquisa ação. Gil (2010, p. 42), afirma que “A pesquisa-ação vem emergindo como uma metodologia para intervenção, desenvolvimento e mudança no âmbito de grupos, organizações e comunidades.” Esse tipo de método, para o autor, se caracteriza por atingir resultados específicos em uma situação particular, no qual há a transformação do ambiente de interesse.
1.5 Estrutura do trabalho
No primeiro capítulo é exposta a introdução do estudo, explicitando a contextualização do estudo, a justificativa do trabalho, juntamente com os objetivos gerais e específicos e a metodologia da pesquisa a ser abordada.
No segundo capítulo é abordada a revisão teórica contendo os principais conceitos necessários para o embasamento do método proposto, de acordo com a visão de diferentes autores.
No terceiro capítulo é detalhada a situação problema onde o método proposto será desenvolvido, as características da organização e a contextualização do ambiente de interesse. Em seguida o método proposto é estruturado com a intenção de suportar a problematização do estudo. Mais adiante no capítulo houve a aplicação do método proposto, com o intuito de cumprir os objetivos detalhados anteriormente, e a análise dos resultados comparativos do estudo antes e depois de sua aplicação.
No quinto capítulo são expostas as conclusões acerca do atingimento dos objetivos citados no primeiro capítulo e as recomendações sugeridas para elaboração de trabalhos futuros.
2 REVISÃO TEÓRICA
A revisão teórica abordará sobre os conceitos que se relacionam ao tema do trabalho. Primeiramente, será vista uma breve contextualização sobre controle da qualidade total, gestão da qualidade do processo e controle estatístico do processo. Em seguida, será visto o conceito sobre Seis Sigma e o método DMAIC, bem como as ferramentas relacionadas ao método. Por último, será exposto os conceitos sobre logística, centro de distribuição, separação de pedidos e indicadores de desempenho logístico.
2.1 Controle da Qualidade Total
A qualidade prima pela ausência de defeitos e não conformidades em determinado produto, processo ou serviço, a fim de garantir a sua confiabilidade, ou seja, atender aos requisitos funcionais para os quais o produto, o serviço ou o processo foi desenvolvido, livre de falhas. Conforme Campos (2004, p. 2), “um produto ou serviço de qualidade é aquele que atende perfeitamente, de forma aceitável, de forma confiável, de forma acessível, de forma segura e no tempo certo às necessidades do cliente.”
Para Juran (1990), a qualidade se classifica em duas vertentes, a primeira diz respeito ao desempenho do produto, decisiva para a satisfação do cliente com o produto em que este cliente compara as características do produto com as características dos demais existentes no mercado. A segunda fala sobre ausência de deficiências, decisiva para a insatisfação do cliente com o produto, pois as deficiências se transformarão em reclamações, retrabalho e prejuízos.
Assim, as organizações necessitam de uma maneira sistemática pela qual elas consigam implementar uma gestão que firme o compromisso com a qualidade desde o início, com o objetivo de satisfazer a expectativa de seu público. Segundo Moura (2003), a Gestão da Qualidade é a maneira como as empresas se organizam de modo a oferecer produtos ou serviços que atendam às necessidades de seus clientes por meio de seus recursos. Araujo (2001) ainda comenta que, a gestão da qualidade total é uma metodologia que reforça a busca pelo defeito zero e a eliminação do retrabalho com a finalidade de agradar clientes e adequar-se as suas expectativas.
Segundo Campos (2004), O termo TQC (Total Quality Control) ou Controle da Qualidade Total foi desenvolvido no Japão posteriormente a Segunda Guerra Mundial, quando
conceitos sobre qualidade foram trazidos pelos norte-americanos e desenvolvidos em empresas japonesas.
Para que seja possível mensurar a qualidade é necessário medi-la em torno de alguma variável específica, essa variável determinará o padrão ou os limites de aceitação do produto, do processo ou do serviço. Os resultados dessas medições que se encontram fora dos limites de especificação não são aceitáveis e apresentam, portanto, defeito. Campos (2004) argumenta que, o principal papel desempenhado pelo Controle da Qualidade Total é atuar sobre as causas que levam os resultados para fora do valor desejado e controlá-las.
2.2 Gestão da qualidade do processo
Paladini (1995, p. 18) afirma que, “A gestão da qualidade no processo pode ser definida, de forma sucinta, como o direcionamento de todas as ações do processo produtivo para o pleno atendimento do cliente.” Dessa forma, se um produto é derivado de um processo, seus defeitos estão atrelados a sua origem, isso justifica os esforços em concentrar ações para as causas das falhas, que estão dentro do processo, e assim poder eliminar perdas.
De acordo com Campos (2004), um processo é o relacionamento de uma ou mais causas ao seu efeito. Ou seja, medindo os seus efeitos é possível controlar a qualidade dos processos a partir de um índice numérico que determinará se o processo está ou não próximo ao seu valor de referência, esse valor de referência pode ser definido como meta. O controle do processo é, então, fundamental para que se possa encontrar a causa que resultou em um efeito fora do padrão delimitado e atuar sobre ela.
Moura (2003) acrescenta que, a gestão da qualidade do processo auxilia a tomada de decisões, de acordo com o controle dos dados fornecidos pela sua análise. Esses dados afetam a organização em diversos níveis, pois a posse de dados sobre o processo resulta em informação sobre ela.
2.2.1 Controle estatístico do processo
O objetivo do controle estatístico do processo é avaliar o comportamento de um processo sob condições normais. Para Paladini (1995), essa é uma ferramenta essencial para o planejamento e controle da qualidade, pois ela mede a capabilidade de um processo. A
capabilidade tem por função avaliar o quanto um processo é aderente aos seus padrões, capaz de produzir itens conformes.
Conforme Ballestero – Alvarez (2012), acompanhar os parâmetros do processo é importante para que se mensure o seu desemprenho e este se mantenha estável ao longo do tempo. Assim, será possível, prever seu comportamento e atuar sobre suas causas na correção de defeitos. Da mesma forma, Rotondaro (2014) afirma que o controle estatístico do processo permite prever a estabilidade de um processo por meio do controle de seus parâmetros, assim é possível conhecer e ter domínio sob seu comportamento para afirmar se o processo é capaz de produzir produtos ou serviços de acordo com as especificações do cliente.
Segundo Paladini (1995), a partir do estudo da capabilidade é possível conhecer se as causas que perturbam os processos são aleatórias ou especiais. As causas aleatórias mostram um comportamento normal do processo e as causas especiais, de acordo com Costa, Epprecht e Carpinetti (2011) afastam o processo do seu valor de referência e elevam a sua dispersão, retirando o processo dos seus limites de controle.
2.3 Seis Sigma
Seis Sigma é uma metodologia que agrupa ferramentas da qualidade para o reforço da melhoria contínua de uma empresa, aumentando sua capacidade em entregar resultados sem defeitos. De acordo com Werkema (2006), o Seis Sigma é uma estratégia metódica e mensurável, utilizada por empresas que incrementa sua performance e lucratividade, a partir do aperfeiçoamento da qualidade de produtos e processos no atendimento da expectativa de seus clientes.
Segundo Rotondaro (2014, p. 18),
Seis Sigma é uma metodologia rigorosa que utiliza ferramentas e métodos estatísticos para definir os problemas e situações a melhorar, medir para obter a informação e os dados, analisar a informação coletada, incorporar e empreender melhorias nos processos e, finalmente, controlar os processos ou produtos existentes, com a finalidade de alcançar etapas ótimas, o que por sua vez gerará um ciclo de melhoria contínua.
De acordo com Krajewski, Malhotra e Ritzman (2017), o Seis Sigma possui uma abordagem diferente do TQM (Total Quality Management) ou Gestão da Qualidade Total, pois a metodologia conhece precisamente as necessidades do cliente a partir dos fatos e dados
coletados, controle estatístico e melhoria contínua dos processos organizacionais, além de ser voltada para uma meta de desempenho.
Para Ballestero – Alvarez (2012), o Seis Sigma reduz a variabilidade dos processos, com a aplicação de ferramentas estatísticas, que são capazes de diminuir as falhas até a marca de 3,4 defeitos por milhão (Quadro 1). Lélis (2012), incrementa o conceito a partir da sua nomenclatura. Sigma (σ), uma letra do alfabeto grego, representa a variação do processo e o número se refere ao desempenho do processo e a quantidade de defeitos relacionados a ele, portanto, quanto maior o nível sigma, melhor será a performance do processo.
Quadro 1 - Qualidade e defeitos sigma
Nível de qualidade Defeitos por milhão (ppm) Custo da não qualidade (% do faturamento) 2 σ 308.537 - 3 σ 66.807 25 a 40% 4 σ 6.210 15 a 25% 5 σ 233 5 a 15% 6 σ 3,4 < 1%
Fonte: Werkema (2012, p.17), adaptado.
Ayres (2009) afirma que, a filosofia Seis Sigma é uma ferramenta que proporciona altos níveis de qualidade em um cenário cada vez mais competitivo e exigente e possui características marcantes, primeiramente, o foco na satisfação do consumidor, a redução contínua da variabilidade dos processos e aplicabilidade a uma gama de processos, tais como processos administrativos e de serviços, além de processos técnicos. Segundo Donadel (2008), o Seis Sigma é direcionado para os desejos do cliente e implica em uma mudança cultural da organização, que permeia tanto as áreas técnicas ou fabris como as áreas de serviço.
O nascimento do Seis Sigma se deu a partir de 1987 na empresa Motorola, quando a organização almejava criar vantagem competitiva sob seus concorrentes, fabricando produtos com preços baixos e qualidade elevada. Desde então, o programa se disseminou para outras empresas, como a Kodak e a Sony, que resolveram adotá-lo e se popularizou quando a GE, General Eletric, obteve resultados financeiros expressivos após a aplicação da metodologia. No Brasil, a metodologia teve início em 1990 no Grupo Brasmotor com o ganho de mais de 20 milhões de reais, após os primeiros projetos cunhados pelo Seis Sigma (WERKEMA, 2006).
O sucesso do programa está relacionado não só a melhora da qualidade e do desempenho dos processos, mas também a lucratividade de uma empresa. De acordo com Lélis (2012), os custos associados a mercadorias rejeitadas pelo cliente, tais como retrabalho, consertos ou substituições podem ser evitados pela metodologia Seis Sigma.
Quando se relaciona logística e o seu interesse em aprimoramento de processos, Bowersox e Closs (2010) afirma que, a logística rapidamente incorporou a filosofia de zero defeitos em produtos e serviços e entendeu que o mau serviço prestado por ela, prejudica a qualidade do produto. Dessa forma, as organizações observaram que o cliente não mais aceitaria um produto excelente com defeitos ou atraso. Ayres (2009) acrescenta que, muitas empresas privadas investem hoje na melhoria de sua cadeia de suprimentos com o objetivo de alcançar padrões melhores para seus produtos e serviços.
De acordo com Lélis (2012), o Seis Sigma possui uma estratégia de atuação que pode ser consolidada a partir da equipe do projeto, essa equipe precisa ser composta por funcionários de diferentes níveis hierárquicos da organização, desde operadores até a alta gestão, cada membro possui sua responsabilidade em melhorar os resultados relacionados a qualidade do processo da organização. Para Rotandaro (2014), o sucesso na implementação da metodologia Seis Sigma depende de dois fatores principais, primeiro o conhecimento técnico relacionado a metodologia e segundo a equipe responsável por executar o trabalho, ambos necessitam estar em sincronia.
Werkema (2006), sintetiza os participantes da equipe Seis Sigma (Quadro 2), atribuindo-lhe nomes oriundos das artes marciais, identificando seu nível hierárquico dentro da organização e identificando as principais responsabilidades dos integrantes.
Quadro 2 - Equipe do projeto Seis Sigma
Fonte: Werkema (2006, p.19), adaptado.
Dessa forma, o Seis Sigma pode ser estruturado em cinco grandes etapas, conhecidas pela sigla DMAIC (Definição, Medição, Análise, Melhora, Controle) que concentram ferramentas da qualidade para a aplicação da metodologia. Rotondaro (2014) afirma que, este modelo sistemático desenvolveu-se a partir do PDCA (Plan, Do, Check, Act) ou (Planejar, Executar, Verificar, Agir) e foi aprimorado pela GE. Segundo Lélis (2012), cada etapa do DMAIC agrupa um conjunto de ferramentas estatísticas de qualidade que podem ser utilizadas de acordo com a particularidade de cada processo que se queira aplicar a metodologia Seis Sigma.
2.3.1 Método DMAIC
Este tópico abodará sobre cada etapa do método DMAIC (Definição, Medição, Análise, Melhora, Controle).
Patrocinador/
Especialista Nível de atuação Principais atribuições
Sponsor
Principal executivo da empresa
Promover e definir as diretrizes para a implementação do Seis Sigma.
Sponsor Facilitador Diretoria
Assessorar o Sponsor do Seis Sigma na implementação do programa.
Champion Gerência
Apoiar os projetos e remover possíveis barreiras para o seu desenvolvimento.
Master Black Belt Staff
Assessorar os Sponsors e Champions e atuar como mentores dos Black Belts e Green Belts .
Black Belt Staff
Liderar equipes na condução de projetos multifuncionais (preferencialmente) ou funcionais.
Green Belt Staff
Liderar equipes na condução de projetos
funcionais ou participar de equipes lideradas por
Black Belts .
Yellow Belt Supervisão
Supervisionar a utilização de ferramentas Seis Sigma na rotina da empresa e executar projetos mais focados e de desenvolvimento mais rápido que os executados pelos Green Belts .
White Belt Operacional
Executar ações na operação de rotina da empresa que irão garantir a manutenção, a longo prazo, dos resultados obtidos por meio de projetos.
Pa tr o ci na do r Espe ci al ist a
2.3.1.1 Etapa de definição
Segundo Lélis (2012), a primeira fase de definição consiste em determinar qual o projeto de melhoria a ser desenvolvido, quais seus objetivos, problemas e as oportunidades para melhorá-lo. Rotondaro (2014) afirma que, o efeito do processo que se deseja eliminar ou melhorar deve estabelecer um vínculo com as especificações do cliente, essas especificações se transformarão nas Características Críticas para Qualidade (CCQ), portanto, as principais características da primeira fase podem ser estruturadas da seguinte forma:
a) delimitar a voz do cliente, a partir de suas exigências, e qual sua interferência dentro da empresa;
b) selecionar o time com profissionais capacitados para o desenvolvimento do projeto Seis Sigma;
c) mapear os processos críticos, identificando seu relacionamento com os requisitos do cliente (CCQ) e quais desses processos apresentam resultados negativos;
d) avaliar a viabilidade do projeto;
e) formular a proposta de projeto para aprovação dos gestores.
Para Werkema (2012), a fase de definição delimita o escopo e meta do projeto, ou seja, a sua abrangência e pode ser sintetizada conforme a Figura 1.
Figura 1 - Etapa Definir
Fonte: Werkema (2012, p. 82), adaptado.
Segundo Werkema (2012), a principal ferramenta a ser utilizada nessa fase do método DMAIC é o Project Charter, uma espécie de contrato que formaliza a abertura do projeto Seis Sigma entre a equipe e a alta gerência. A estrutura do Project Charter reúne todos os itens representados na Figura 2, ou seja, a apresentação do problema, o histórico do problema, a meta a ser atingida, o escopo do projeto, os riscos, as restrições, o time do projeto e os atributos dos membros e, finalmente, o cronograma preliminar.
Werkema (2012), afirma ainda que é por meio da ferramenta que se estabelece um alinhamento entre a equipe do projeto e os seus patrocinadores, dessa forma, é possível enxergar se o projeto Seis Sigma estará de acordo com os objetivos estratégicos da organização.
Figura 2 - Exemplo de Project Charter
Fonte: Werkema (2012, p. 84).
Conforme Ayres (2009), a etapa de definição envolve o delineamento da meta relacionada ao processo que se deseja melhorar, a meta é um objetivo estratégico que se pretende alcançar e pode ser quantificável e, portanto, mensurável. De acordo com Krajewski, Malhotra e Ritzman (2017), após delimitar o escopo do projeto é necessário descrever as saídas do processo a ser melhorado que interferem diretamente na satisfação do cliente e a partir daí identificar as oportunidades de melhoria entre os requisitos do cliente e a capacidade do processo.
2.3.1.2 Etapa de medição
Segundo Werkema (2012), na etapa de medição o problema é o ponto central que deve ser estudado e priorizado, o objetivo principal dessa fase é determinar quais e como os
resultados em torno do problema serão mensurados e como os resultados dessa medição serão tratados. Werkema (2012) comenta que, o principal desafio da fase de medição é avaliar se na empresa já existe um mecanismo de medição para coletar dados do problema e se este sistema de coleta de dados é ou não confiável.
Para Rotondaro (2014), a etapa de medição se constitui em duas características relevantes. A primeira consiste no desenho do processo de ataque do projeto Seis Sigma, bem como suas entradas e saídas e os possíveis processos relacionados a ele. A segunda característica é avaliar o sistema de medição e de coleta de dados acerca do processo em estudo para identificar se esse sistema é confiável e se é preciso alguma alteração.
Krajewski, Malhotra e Ritzman (2017), afirmam ser essencial haver indicadores de desempenho relacionados ao processo de estudo do Seis Sigma, assim é possível encontrar oportunidades para melhorá-lo. Ayres (2009) incrementa a abordagem de Krajewski, Malhotra e Ritzman (2017), acrescentando que o monitoramento do processo a partir de sua métrica o direcionará rumo a meta objetivada na etapa de definição. A síntese das atividades atribuídas a etapa de medição, pode ser vista de acordo com a Figura 3.
Figura 3 - Etapa Medir
Fonte: Werkema (2012, p. 90), adaptado.
Após a decisão de utilizar ou não algum sistema de medição já existente na empresa e como ocorrerá a coleta de dados, é necessário a estratificação do problema em categorias que serão as frentes de atuação do projeto Seis Sigma. Basicamente a estratificação consiste em enxergar o problema sob óticas de tempo, local, tipo, sintoma ou indivíduo e identificar se os resultados de falha do processo sofrem interferência de algum desses pontos (WERKEMA, 2012).
As atividades de planejamento de coleta de dados, preparação e teste dos sistemas de medição só devem ocorrer se a empresa optar por não utilizar dados já disponíveis na empresa ou ainda quando não existe um sistema de medição formal. Em todo caso, de acordo com
Werkema (2012), deve-se prosseguir com a coleta de dados. Após a coleta e a estratificação previamente definida, os problemas devem ser analisados e priorizados com o auxílio de uma ferramenta conhecida como Diagrama de Pareto, para avaliar o impacto de cada categoria estabelecida na estratificação. Assim, é possível avaliar quais as categorias de problema mais ofensivas ao processo e metas específicas para reduzi-las.
Para Werkema (2012), existem diversas outras ferramentas para entender a variação dos problemas ofensivos ao processo, uma delas é o Índice de Capacidade do Seis Sigma, que visa medir o nível sigma do processo antes das ações de melhoria serem implementadas. Outro ponto importante apontado pelo autor é examinar o local onde os problemas acontecem, para entender como o ambiente contribui para que eles ocorram.
2.3.1.3 Etapa de análise
Conforme Krajewski, Malhotra e Ritzman (2017), a etapa de análise do processo evidencia as causas dos problemas do processo, a partir dos dados do indicador de desempenho monitorado. Em geral essas causas provocam descontinuidades no processo e a equipe do projeto Seis Sigma deve analisar cuidadosamente cada uma dessas causas para entender como eliminá-las. Para Rotondaro (2014), com o uso de ferramentas estatísticas e da qualidade é possível encontrar causas óbvias e não óbvias agressoras ao resultado do processo.
A partir da Figura 4, são representadas as atividades cruciais da fase de análise defendidas por Werkema (2012).
Figura 4 - Etapa Analisar
Fonte: Werkema (2012, p. 107), adaptado.
De acordo com Werkema (2012), a etapa de análise consiste em descobrir as causas fundamentais que atingem e desestabilizam o processo. Segundo a autora, um determinado efeito indesejado pode ter inúmeras causas e a etapa de análise busca elencar quais são os Xs (X1, X2, X3,...Xn) geradores do resultado Y. Para isso, existem duas análises necessárias,
Werkema (2012), afirma que a análise se inicia com a decomposição do processo gerador do problema que pode ser feito através de uma ferramenta denominada Fluxograma, com esse desenho é possível encontrar oportunidades de melhoria no processo. Posteriormente, deve-se fazer uma análise dos dados dos problemas e de seu processo de origem, assim é possível identificar quais as causas provocam variações nos resultados do processo.
O levantamento das causas potenciais pode ser feito a partir de um Brainstorming, uma ferramenta que deve ser desenvolvida pela equipe do projeto e especialistas sobre o processo. É necessário também que as causas sejam ordenadas para sua avaliação, desse modo é possível descobrir quais as causas mais impactam os problemas relacionados ao processo e atribuir-lhes pesos, essa avaliação pode ser feita através de Digramas de Causa e Efeito e Matrizes de Priorização. Essas ferramentas possibilitam que a equipe do projeto direcione as ações de melhoria para as causas de maior influência nos efeitos indesejados do processo (WERKEMA, 2012).
2.3.1.4 Etapa de melhora
De acordo com Rotondaro (2014), essa etapa é entendida como a fase de implementação das melhorias ao processo, por meio da qual são propostas soluções para as causas fundamentais. Nessa fase a equipe do Projeto Seis Sigma necessita alterar o processo tecnicamente e em conjunto ao público que estão relacionados ao processo. Werkema (2012) afirma que, a proposta da fase de implementações de melhorias é listar possíveis soluções aos problemas que mais atingem o processo, ou problemas prioritários, definidos na fase de medição.
Segundo Krajewski, Malhotra e Ritzman (2017), a equipe do projeto é responsável por listar respostas de melhoria as causas raízes dos problemas do processo e todas as ideias geradas pelo grupo devem ser avaliadas e refinadas segundo uma relação de custo-benefício. Se o desempenho da melhoria se mostrar vantajoso quando comparado ao custo da sua implementação, é preferível que se invista nessa solução.
Para Werkema (2012), outro passo importante é o teste das soluções com a operação, esse teste visa medir como a solução de um determinado problema se comporta antes da sua implementação efetiva. O teste realizado em uma pequena proporção mostra se a solução será capaz de atingir a meta de desempenho desejável ou se ocasionará efeitos contrários. Uma vez aprovadas as soluções, deve-se em seguida construir um plano de ação consistente para definir o rumo de implementação das soluções juntamente com os envolvidos no processo, uma das possíveis ferramentas a ser empregue nesta etapa é o 5W2H. A Figura 5 agrupa todas as atividades chave da etapa de melhoria.
Figura 5 - Etapa Melhorar
Fonte: Werkema (2012, p. 115), adaptado.
2.3.1.5 Etapa de controle
Conforme Krajewski, Malhotra e Ritzman (2017), a última etapa do DMAIC, consiste em monitorar a nova configuração do processo para permitir que os seus resultados permaneçam positivos. Ayres (2009) confirma sua definição afirmando que é possível manter um processo estável na etapa de controle quando se aprimora procedimentos, instruções de trabalho, sistemas de gestão e políticas. Além disso, é necessária a documentação dessas mudanças.
De acordo com Werkema (2012), o objetivo da etapa de controle pode ser definido como averiguar se as implementações das melhorias resultaram em sucesso e se atingiram a meta desejada, comparando os cenários de antes e depois das ações realizadas. Quando o cenário posterior as ações de melhoria se apresentam benéficos ao processo, deve-se avançar na padronização do processo por meio de um procedimento operacional padrão ou pela revisão de
um já existente. As mudanças em documentos como este precisam impedir que os erros sejam novamente percebidos pelos clientes através de mecanismos de detecção de defeitos.
Finalmente, é importante que as mudanças incorporadas aos procedimentos sejam corretamente transmitidas ao público relacionado ao processo, através de treinamentos e reuniões e disponíveis quando necessitados (WERKEMA, 2012). A síntese das atividades associadas a etapa de controle pode ser vista na Figura 6.
Figura 6 - Etapa Controlar
Fonte: Werkema (2012, p. 120), adaptado.
Para Rotondaro (2014), é crucial medir continuamente o processo para mantê-lo sob controle e apontar a necessidade de uma intervenção ou ação corretiva. Werkema (2012) complementa essa afirmação quando admite que o monitoramento da etapa de controle prova se os procedimentos ou instruções de trabalho estão em vigor.
2.4 Ferramentas da qualidade
Este tópico abodará sobre os conceitos das ferramentas utilizadas no desenvolvimeto do método DMAIC.
2.4.1 Ferramenta SIPOC
Segundo Werkema (2012), SIPOC é uma sigla em inglês para nomear uma ferramenta utilizada para descrever as características de um processo. No Seis Sigma essa ferramenta é desenvolvida na etapa de medição do método DMAIC e agrupa 5 elementos relevantes para visualização do escopo do projeto. Seus elementos podem ser divididos em:
▪ Suppliers: Fornecedores; ▪ Inputs: Insumos;
▪ Process: Processo; ▪ Outputs: Produtos; ▪ Customers: Clientes.
Figura 7 – Exemplo de SIPOC
Fonte: Werkema (2012, p. 89), adaptado.
Werkema (2012) acrescenta que, não é necessário haver detalhamento do processo na ferramenta SIPOC, sendo essa a responsabilidade de outras ferramentas como o fluxograma.
2.4.2 Diagrama de Pareto
Segundo Braz (2014), o diagrama de Pareto é um gráfico que relaciona dados aos seus efeitos, no qual poucos itens são responsáveis pelo maior impacto nos resultados. Para o autor, existe uma concentração maior de oportunidades de melhoria em uma parcela de elementos em que devem ser investidos os esforços para correção ou obtenção de determinado efeito.
Para Braz (2014), o diagrama é um gráfico com três características determinantes. Primeiramente, os elementos do eixo horizontal representam o elenco de causas ou problemas que serão analisados, em segundo lugar as barras verticais apresentam a frequência ou o percentual que determinado elemento representa e por último a curva de porcentagem acumulada dos elementos. É importante ressaltar que as barras verticais são ordenadas de forma
Fornecedores Suppliers Insumos Inputs Processo Process Produtos Outputs Clientes Customers Departamento de
vendas Pedido do cliente Receber o pedido
Produto entregue ao cliente
Cliente (Distribuidor) Estoque de material
plástico Material plástico
Fabricar peças
plásticas Consumidor final
Estoque de chapas
de aço Chapas de aço
Fabricar peças metálicas Departamento de pintura Tinta e equipamentos para pintura Pintar peças metálicas Estoque de materiais comprados Componentes metálicos Receber componentes metálicos do estoque Departamento de montagem Equipamentos de montagem Montar produto de acordo com o pedido
Box R Us Ltda Caixas de papelão, plástico bolha e adesivo Embalar o produto Entregar o produto ao cliente
decrescente, ou seja, as barras que contém os elementos de maior impacto se encontram nas primeiras posições do eixo horizontal.
A Figura 8 mostra um exemplo de gráfico de Pareto para melhor visualização de suas características.
Figura 8 – Exemplo de gráfico de Pareto
Fonte: Werkema (2012, p. 194).
De acordo com Braz (2014), a análise do gráfico de Pareto revela quais e quantos tipos de elementos devem ser interferidos, isso possibilita que posteriormente se compare gráficos de antes e depois para verificar se as ações de melhoria voltadas a problemas prioritários atingiram êxito.
2.4.3 Fluxograma
De acordo com Seleme e Stadler (2012), o fluxograma é um mapeamento visual das etapas de um processo que é composto detalhadamente por meio de símbolos. Essa ferramenta permite que se apresente o fluxo do processo e assim seja possível a identificação de gaps ou lacunas de melhoria.
Conforme Seleme e Stadler (2012), as vantagens no uso da ferramenta podem ser a padronização de procedimentos, a descrição de métodos e a análise detalhada de características relevantes do processo de maneira mais rápida e compreensível.
A simbologia utilizada nos fluxogramas pode ser sintetizada como no Quadro 3, cada uma das figuras remete ao significado de uma ação quando se constrói o desenho de determinado processo.
Quadro 3 - Simbologia do fluxograma
Símbolo Significado Inspeção Operação Espera Transporte Armazenagem Decisão Sentido do fluxo
Fonte: Barros e Bonafini (2014, p. 56), adaptado.
2.4.4 Brainstorming
O brainstorming é uma ferramenta utilizada para um momento em que se tenha a intenção de gerar ideias através de uma reunião em que os diferentes indivíduos possam opinar independente de julgamentos e preconceitos. A liberdade de expressão é um fator determinante na construção da ferramenta, pois permite que ideias aparentemente simples ou insignificantes tornem-se reveladoras na busca por inovação e resolução de problemas (SELEME E STADLER, 2012).
De acordo com Seleme e Stadler (2012), o brainstorming deve seguir um roteiro divido em três fases melhor representadas a partir do Quadro 4.
Quadro 4 - Etapas para realização do brainstorming
Fase Etapa Descrição
1
1 Escolher um facilitador para conduzir a reunião
2 Formar grupos de até dez pessoas
3 Escolher um ambiente adequado para geração de ideias
4 Delimitar prazos para geração de ideias
2 5 Compartilhar e revisar ideias entre os participantes
6 Registrar ideias em algum arquivo
3
7 Eliminar ideias duplicadas
8 Eliminar ideias não relacionadas ao objetivo proposto
9 Selecionar as ideias relevantes por consenso dos envolvidos
Fonte: Seleme e Stadler (2012, p. 56), adaptado.
Entre outros benefícios, Werkema (2012) destaca que o brainstorming é uma maneira rápida de se encontrar ideias para um determinado objetivo.
2.4.5 Diagrama de Ishikawa
Barros e Bonafini (2014) afirmam que, o diagrama de Ishikawa, denominado de outras formas como digrama de causa e efeito ou espinha de peixe é uma ferramenta da qualidade que busca elencar as causas relacionadas aos efeitos dentro de um processo de acordo com 6 categorias principais conhecidas como 6 Ms (Material, Mão de obra, Método, Máquina, Medição e Meio ambiente). Na Figura 9 é retratado um exemplo de diagrama em que pode ser visto sua estrutura comum de construção.
Figura 9 – Exemplo de diagrama de Ishikawa
Fonte: Werkema (2012, p. 204).
Para Barros e Bonafini (2014), o ideal é que o diagrama seja formulado de forma coletiva por meio da ferramenta de brainstorming, assim é possível que mais ideias na investigação de um problema sejam descobertas. Quanto mais pessoas envolvidas no processo puderem participar da construção do diagrama de causa e efeito, maior a chance de se encontrar a causa raiz do problema em questão. Os autores afirmam ainda que nem todas as categorias delimitadas na análise do diagrama de Ishikawa precisam necessariamente interferir no processo.
2.4.6 Matriz de priorização
Segundo Werkema (2012), a matriz de priorização (Quadro 5) é utilizada quando se deseja determinar as causas que mais afetam um problema. No DMAIC a ferramenta geralmente é utilizada na etapa de análise, onde pode existir um número extenso de causas apontadas que estão relacionadas a falha, então é necessário priorizar as causas de maior impacto para direcionar as ações que trarão mais resultado ao projeto.
Quadro 5 - Exemplo de matriz de priorização
Fonte: Werkema (2012, p. 208), adaptado.
Como no exemplo do Quadro 5, a matriz é organizada de forma que as causas se organizam nas linhas da matriz e os problemas nas colunas. A cada correlação de linhas e colunas ou causas e problemas é atribuído um peso que varia em uma escala de ausência até forte ligação.
2.4.7 Matriz de esforço x impacto
De acordo com Silva (2015), a matriz esforço - impacto é uma matriz que é empregada em conjunto com a matriz de priorização que posiciona quais as variáveis de interesse, ou causas de um problema, devem ser atendidas primeiro. Para Rissi (2007) a matriz é construída através de um diagrama divido em quatro quadrantes, que relacionam o impacto das causas do problema com o esforço para saná-las. Através da Figura 10, será retratado um exemplo de matriz esforço – impacto.
Atraso no tempo entre a chegada do mterial ao porto e o desembaraço, decorrente da variação natural do processo de importação de polimeros por transporte marítimo.
Atraso no tempo entre a emissãodo pedido e o embarque, decorrente da variação natural do processo de importação de polimeros por transporte marítimo. Falta de ordem de fabricação de reagentes. 9 8 10 Total Tempo elevado de preparação de carga pelos
fornecedores. 0 5 0 40
Mudanças frequentes no roteiro de viagem feitas pelos fornecedores, sem comunicar à empresa. 5 5 0 85 Deficiências do software utilizado na programação da produção. 1 0 5 59
Falta de treinamento das pessoas que trabalham em áreas administrativas da empresa.
3 0 3 57
Falhas nos registros de controle de estoques de matérias-primas usadas na fabricação de reagentes. 0 0 5 50 Problema prioritário Peso (5 a 10) C au sa p o te n ci al
Figura 10 - Matriz esforço x impacto
Fonte: Silva (2015, p. 45).
Ambos os autores, Silva (2015) e Rissi (2007), afirmam que, primeiramente, deve-se priorizar as causas de menor esforço e maior impacto, pois além de serem viáveis apresentam um retorno considerável aos resultados. Por último, deve-se voltar a atenção para as variáveis do quadrante de maior esforço e maior impacto, avaliando a disponibilidade financeira para resolução dessas causas.
2.4.8 5 Porquês
Conforme Seleme e Stadler (2012), a técnica dos cinco porquês é utilizada quando se pretende descobrir a causa fundamental de um problema, de forma que o desdobramento de uma causa possibilite a descoberta de uma solução. A técnica consiste basicamente em perguntas repetidas sobre o porquê de determinado efeito acontecer, não necessariamente é preciso que se chegue até o quinto porquê, tendo em vista que é possível chegar na solução desejada antes disso. No Quadro 6 é exibido um exemplo da aplicação da técnica.
Quadro 6 – Exemplo de técnica dos 5 porquês
Perguntas (porquês) Respostas encontradas
Por que o produto não foi entregue? Porque não tinha embalagem. Por que não tinha embalagem? Porque a produção não entregou. Por que a produção não entregou? Porque não tinha a matéria-prima. Por que não tinha a matéria-prima? Porque o fornecedor não entregou. Por que o fornecedor não entregou? Porque houve atraso no pagamento.
Fonte: Seleme e Stadler (2012, p. 44), adaptado.
Com o auxílio da Quadro 6 confirma-se o que Seleme e Stadler (2012) afirmam sobre a técnica dos cinco porquês permitir um sequenciamento lógico do pensamento que facilita o detalhamento na análise de um problema.
2.4.9 Ferramenta 5W2H
O 5W2H, segundo Werkema (2012), consiste em um plano para que ações de melhoria sejam colocadas em prática. Esse plano organiza as ações de forma estruturada de acordo com os seguintes fatores:
▪ Qual ação a ser realizada (What?) ▪ Quem realizará a ação (Who?)
▪ Quando a ação será realizada (When?) ▪ Onde a ação será realizada (Where?) ▪ Por que a ação será realizada (Why?) ▪ Como a ação deve ser realizada (How?)
▪ Quanto custará para realizar a ação (How much?)
Para Carpinetti (2012), o objetivo dessa ferramenta é assegurar a implementação e a supervisão de ações planejadas, geralmente essa ferramenta é organizada em forma de tabela. No Quadro 7 pode ser visto um exemplo de aplicação da ferramenta.
Quadro 7 - Exemplo de 5W2H
Fonte: Werkema (2012, p. 217), adaptado.
2.4.10 Gráfico de controle
De acordo com Barros e Bonafini (2012), o gráfico de controle teve seu início no século XX quando foi desenvolvido por Shewhart. O gráfico de controle possibilita a análise do desempenho de um processo segundo a variação de seus atributos ou variáveis, se o processo se aproxima do seu padrão é possível afirmar que o mesmo está sob controle, porém se existem variações bruscas que desvia o processo de sua média ou da variabilidade, individualmente ou simultaneamente, o processo está fora de controle e necessita ser avaliado para descoberta de causas que provoquem o efeito indesejado.
Para Barros e Bonafini (2012), os atributos dizem respeito ao atendimento ou não de determinada característica, ou ainda, a conformidade de um fator. Ramos (2014) afirma que, o gráfico contém três componentes importantes, o limite superior de controle (LSC), o limite inferior de controle (LIC) e a linha média (LM). Uma vez que o gráfico apresenta pontos fora do intervalo de controle, ele estará afirmando a interferência de uma causa especial. Os componentes do gráfico de controle podem ser vistos na Figura 11.
Figura 11 - Gráfico de controle
Fonte: Werkema (2012, p. 187).
Segundo Ramos (2014), essa ferramenta é utilizada na etapa de controle do método DMAIC, quando se pretende avaliar a performance do processo e se ações implementadas obtiveram êxito. Medida WHAT Responsável WHO Prazo WHEN Local WHERE Razão WHY Procedimento HOW Custo HOW MUCH 1. Elaborar a estória a
ser relatada Ana e Lilian 07/10/2011
Respectivas residências
Para evitar futuras contradições
Conversa telefônica
Custo da ligação telefônica
2. Relatar a estória Ana e Lilian 09/10/2011 Gerência
2.4.11 Índice de capacidade
De acordo com Carvalho (2014), o índice de capacidade ou a capabilidade tem por finalidade medir se o processo é capaz. As métricas a serem utilizadas no Seis Sigma medem a distância da média em relação ao limite de especificação mais próximo em razão da quantidade de desvios padrão.
Embora os índices de capacidade tradicionais (Cpk, Ppk) se assemelhem as métricas do
Seis Sigma, seus cálculos são diferentes, pois no Seis Sigma o processo é considerado como capaz quando sua média dista seis desvios padrão dos limites de especificação, já nas métricas tradicionais a média precisa estar a uma distância de três desvios padrão dos limites de especificação. Na Figura 12 é apontado as fórmulas do índices de capacidade tradicionais.
Figura 12 - Métricas tradicionais
Fonte: Carvalho (2014, p.167).
Para o cálculo do índice de capacidade do Seis Sigma é preciso considerar, segundo Carvalho (2014), os seguintes fatores mostrados na Figura 13.
Figura 13 - Métricas do Seis Sigma
Fonte: Carvalho (2014, p.169).
Essa fórmula resulta, segundo Carvalho (2014), em um índice de capacidade de longo prazo (ZLP), que considera variações no processo de até 1,5 desvios padrão em relação à média.
Na Figura 14 pode ser visto o gráfico de capabilidade do Seis Sigma.
Figura 14 - Índice de capacidade do Seis Sigma
Fonte: Werkema (2012, p. 231).
Segundo Carvalho (2014), para se o obter o índice de capacidade potencial do processo é preciso considerar o deslocamento equivalente a 1,5 desvios padrão, sendo assim é possível encontrar a capacidade de curto prazo (ZCP) da seguinte maneira:
ZCP = ZLP + 1,5
Carvalho (2014) afirma que um processo com capacidade Seis Sigma, possui sua capacidade de curto prazo ou potencial (ZCP) igual a seis, porém como ao longo do tempo esse
processo sofreu variações, sua capacidade de longo prazo (ZLP) deve ser considerada igual a
4,5. O Quadro 8 mostra os índices de curto e longo prazo do Seis Sigma.
Quadro 8 - Índices de curto e longo prazo do Seis Sigma
ZCP ZLP PPM 6 4,5 3,4 5 3,5 233 4 2,5 6210 3 1,5 66807 2 0,5 308537
Fonte: Carvalho (201, p.171), adaptado.
Dessa forma Carvalho (2014), afirma que é possível determinar a probabilidade de o processo trabalhar livre de falhas. Se o índice de capacidade se aproxima do nível 6 sigma mostra que melhor será a performance do processo, caso contrário, maior será o número de defeitos relacionados a ele.
2.5 Logística
Segundo Novaes (2007), a logística teve sua origem em guerras militares, quando era necessário ter recursos a disposição para o mantimento das tropas. Esses recursos precisavam se deslocar e apoiar os militares em suas estratégias de guerra, desse modo se deu início a logística militar que era então representada por grupos logísticos militares que trabalhavam na retaguarda da operação. O conceito de logística evoluiu e foi implementado nas organizações empresariais que necessitavam transportar produtos acabados das fábricas para os armazéns ou lojas físicas dos seus clientes ou ainda quando necessitavam do armazenamento de matéria prima nos estoques em quantidade mínima para o atendimento da manufatura. Novaes (2007) acrescenta ainda que, a logística era tida pelos executivos como uma área de suporte e por isso, não agregava valor ao produto, apenas custo.
De acordo com Ballou (1993), a logística empresarial pode ser definida como o agrupamento de todas as atividades de movimentação e armazenamento, permitindo o fluxo de informação e de materiais desde a compra da matéria prima até o consumidor final, com a finalidade de promover um nível de serviço coerente com a exigência do cliente a um custo razoável. Para Novaes (2007), o conceito de logística empresarial evoluiu e passa hoje a agregar valor de tempo, lugar, informação e qualidade para a cadeia produtiva. Assim, a logística moderna deixa de ocupar uma posição negativa na qual era vista apenas como centro de custo e passa então a eliminar o que não possui valor para o cliente, otimizando recursos e reduzindo os custos do processo.
Bowersox, Closs e Cooper (2007, p.4) afirmam que, “[...] a logística é um subconjunto e ocorre dentro do quadro mais abrangente de uma cadeia de suprimentos.” Os autores conceituam cadeia de suprimentos como a colaboração entre empresas, com o apoio de redes de fornecimento e distribuição no compartilhamento de fluxos e restrições de recursos como estratégia para o ganho de vantagem competitiva. A cadeia de suprimentos resulta na sinergia de empresas em operacionalizar o negócio de determinada organização aos seus clientes, para melhorar seu desempenho. Para Ayres (2009) no âmbito de estratégias e decisões, o gerenciamento da cadeia de suprimentos assume a posição de toda a cadeia envolvida e não somente de uma única empresa.
Bowersox, Closs e Cooper (2007) complementam o conceito anterior adicionando que existem cinco fluxos críticos que integram uma cadeia de suprimentos, são eles o fluxo de informação, de produto, de serviço, financeiro e de conhecimento. A estrutura de uma cadeia de suprimentos pode ser melhor representada a partir da Figura 15.
Figura 15 - Cadeia de suprimentos integrada
